Python之数据可视化
matplotlib系统介绍
https://blog.csdn.net/m0_57385293/article/details/123229485
https://www.jianshu.com/p/63ba161f0102
高等数学基于Python的实现

pyqtgraph

PyQtGraph被大量应用于Qt GUI平台（通过PyQt或PySide），因为它的高性能图形以及NumPy可用于大量数据处理。特别需要注意的是，PyQtGraph使用了Qt的GraphicsView框架，它本身是一个功能强大的图形系统，我们将优化和简化的语句应用到这个框架中，以最小的工作量实现数据可视化。

对于绘图而言，PyQtGraph几乎不像Matplotlib那么完整或者成熟，但是运行速度更快。Matplotlib的目标更多是制作出版质量的图形，而PyQtGraph则用于数据采集和分析应用。Matplotlib对于Matlab程序员来说更直观

tkinter gui绘制matplotlib图像
https://developer.aliyun.com/article/1119575
https://blog.csdn.net/football_game/article/details/103350259

matplotlib与tkinter的一些总结
https://blog.csdn.net/charie411/article/details/107365526/

Python可视化：Matplotlib基础教程
https://blog.csdn.net/u010349629/article/details/130663630

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tickerx = [1,3,5,7]
y = [4,9,6,8]# 创建figure，axes，并用axes画图
figure = plt.figure()
axes = figure.add_subplot(1,1,1)
axes.plot(x,y,'o-r')# x轴主刻度的位置
axes.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator([1,4,7]))
# x轴小刻度的位置
axes.xaxis.set_minor_locator(ticker.FixedLocator([2,3,5]))# x轴网格（这里只设置x轴的，y轴的同理）
# 扩展参数：Line2D属性参数
axes.xaxis.grid(visible=True,which='major', #主刻度网格#扩展参数：Line2D属性参数color='r' #主刻度网格设置成红色以便区分)
axes.xaxis.grid(visible=True,which='minor' #小刻度网格#扩展参数：Line2D属性参数)plt.show()

matplotlib.axes.Axes官方文档
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.legend.html

pip install pyinstallerPyinstaller -F setup.py 打包exePyinstaller -F -w setup.py 不带控制台的打包Pyinstaller -F -i xx.ico setup.py 指定exe图标打包Pyinstaller -F -w -i xx.ico setup.py 指定exe图标并且不带控制台的打包